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▶ ヴァレオ・シャルター・ウント・ゼンゾーレン・ゲーエムベーハーの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-11-06
(45)【発行日】2024-11-14
(54)【発明の名称】運転支援方法及び車載運転支援システム
(51)【国際特許分類】
B60W 30/08 20120101AFI20241107BHJP
B60W 40/04 20060101ALI20241107BHJP
G08G 1/16 20060101ALI20241107BHJP
【ＦＩ】
B60W30/08
B60W40/04
G08G1/16 C
【請求項の数】
11
(21)【出願番号】P 2022567412
(86)(22)【出願日】2021-04-28
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2023-06-13
(86)【国際出願番号】 EP2021061062
(87)【国際公開番号】W WO2021224077
(87)【国際公開日】2021-11-11
【審査請求日】2022-12-28
(31)【優先権主張番号】102020112036.2
(32)【優先日】2020-05-05
(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE
(73)【特許権者】
【識別番号】508108903
【氏名又は名称】ヴァレオ・シャルター・ウント・ゼンゾーレン・ゲーエムベーハー
(74)【代理人】
【識別番号】100120031
【弁理士】
【氏名又は名称】宮嶋 学
(74)【代理人】
【識別番号】100127465
【弁理士】
【氏名又は名称】堀田 幸裕
(74)【代理人】
【識別番号】100196047
【弁理士】
【氏名又は名称】柳本 陽征
(72)【発明者】
【氏名】ブルーク、ウェダホ
(72)【発明者】
【氏名】トーマス、ハイツマン
【審査官】戸田 耕太郎
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０１７／０１０３４４（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１５－０７５８８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－０３６８６２（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ６０Ｗ ３０／０８
Ｂ６０Ｗ ４０／０４
Ｇ０８Ｇ １／１６
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象自動車車両（ＯＩ）上の車載運転支援システムにおいて実施される、前記対象自動車車両（ＯＩ）に対する運転支援方法（１００）であって、－前記対象自動車車両（ＯＩ）上の前記車載運転支援システムが、多車線走行ゾーンにおいて、前記対象自動車車両（ＯＩ）の環境内に初期時点において存在する複数の第三者車両（Ｏ１～Ｏ３、Ｏ５～Ｏ７）を検出する、検出ステップ（１１０）と、
－前記車載運転支援システムによる、前記対象自動車車両（ＯＩ）に結び付けられた第１の座標系における前記初期時点に続く第１の予測時点に対する、セット内の各車両Ｏｋの第１の相対位置及び第１の相対速度の予測の第１の予測サイクルと、
を含み、前記第１の予測サイクルが、
〇前記初期時点に検出された前記第三者車両及び前記対象自動車車両（ＯＩ）を含む１セットのＫ台の車両中の各車両Ｏｋの初期データを、前記車載運転支援システムのデータベースに格納するステップ（１２０）であって、前記初期データが、前記初期時点の前記第１の座標系における前記セット内の各車両Ｏｋの現在の車線、現在の相対位置、及び現在の相対速度に関する情報を含む、ステップ（１２０）と、
〇前記セット内の前記Ｋ台の車両Ｏｋに対して優先順位が割り当てられるソーティングステップ（１３０）であって、前記優先順位が、前記データベースに格納されている前記セット内の各車両Ｏｋの前記相対位置及び前記車線に従って決定され、かつ前記対象自動車車両（ＯＩ）の最も遠くの前方の位置で検出された車両から始まる前記多車線走行ゾーン内で前記セット内の前記車両Ｏｋが互いに追従する順序に対応する、ソーティングステップ（１３０）と、
〇前記優先順位で前記セット内の各車両Ｏｋを選択する選択ステップ（１４０）と、
を含み、前記セット内の各選択された車両Ｏ＊ｋに対して、
－前記選択された車両Ｏ＊ｋに対する一次標的車両とすることができる前記セット内の別の車両を識別する第１のサブステップ（１５０）と、
－前記識別された一次標的車両、前記選択された車両Ｏ＊ｋのみに関する情報、及び前記選択された車両Ｏ＊ｋの現在の環境に関する情報に少なくとも基づいて、前記選択された車両Ｏ＊ｋによって進行中又は実行されようとしている操縦を推定する第２のサブステップ（１６０）と、
－前記選択された車両Ｏ＊ｋについて推定された前記操縦に基づいて、前記初期時点と前記第１の予測時点との間の前記選択された車両Ｏ＊ｋの移動を推定する第３のサブステップ（１７０）と、
を含み、
前記第１の予測時点に対する前記選択された車両Ｏ＊ｋの前記第１の相対位置及び前記第１の相対速度が、前記推定された移動に基づいて予測されており、
前記第１のサブステップ（１５０）、前記第２のサブステップ（１６０）及び前記第３のサブステップ（１７０）が、前記選択された車両Ｏ＊ｋに結び付けられた二次元座標系に変換された位置及び速度データに基づいて実行される、
運転支援方法（１００）。
【請求項2】
推定された前記操縦が、可能性のある操縦の予め定義されたセットから選択されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
選択された車両Ｏ＊ｋに対する可能性のある操縦の前記予め定義されたセットが、－前記選択された車両Ｏ＊ｋの現在の車線を維持すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ｋが左車線へ車線を変更すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ｋが右車線へ車線を変更すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ｋが前記選択された車両Ｏ＊ｋの現在の車線で停止すること、
を含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記第１のサブステップ（１５０）が、前記選択された車両Ｏ＊ｋの前方かつ最も近くの同じ車線に位置する前記セット内の車両を検索することを含むことを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記選択された車両Ｏ＊ｋのみに関する前記情報が、前記選択された車両Ｏ＊ｋの横方向の移動、及び／又は前記選択された車両Ｏ＊ｋのインジケータのうちの１つのオン若しくはオフ状態、及び／又は前記選択された車両Ｏ＊ｋの格納された位置の履歴を含むことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記選択された車両Ｏ＊ｋの前記現在の環境に関する前記情報が、前記選択された車両Ｏ＊ｋが位置する前記車線の標示線の種類、及び／又は前記選択された車両Ｏ＊ｋの前記現在の車線に隣接する車線の占有状態、及び／又は前記車線に割り当てられた現在の制限速度を含むことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記方法が、前記車載運転支援システムによる、前記第１の座標系における前記第１の予測時点に続く第２の予測時点に対する、前記セット内の各車両Ｏｋの第２の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，２及び第２の相対速度【数1】
の予測の第２の予測サイクルを含み、前記第２の予測サイクルが、
－前記データベースを更新する第１のステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、前記セット内の各車両Ｏｋについて前記第１の予測サイクルで予測された前記第１の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，１及び前記第１の相対速度
【数2】
に置き換えられる、第１のステップ、並びに
－前記初期時点が前記第１の予測時点に置き換えられており、かつ前記第１の予測時点が前記第２の予測時点に置き換えられている前記第１の予測サイクルの、前記ソーティングステップ（１３０）、前記選択ステップ（１４０）、前記第１のサブステップ（１５０）、前記第２のサブステップ（１６０）及び前記第３のサブステップ（１７０）、
を含むことを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
前記方法が、２よりも大きい、連続する予測サイクルの数Ｎを含み、各ｎ番目の予測サイクルが、前記第１の座標系において、かつ先行する予測時点に続くｎ番目の予測時点に対して、前記セット内の各車両Ｏｋのｎ番目の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，ｎ及びｎ番目の相対速度【数3】
を予測することを可能にし、各ｎ番目の予測サイクルが、
－前記データベースを更新するステップであって、前記相対位置及び相対速度のデータが、前記セット内の各車両Ｏｋについて先行する予測サイクルで予測された相対位置及び相対速度に置き換えられる、ステップ、並びに
－前記初期時点が前記先行する予測時点に置き換えられており、かつ前記第１の予測時点が前記ｎ番目の予測時点に置き換えられている前記第１の予測サイクルの、前記ソーティングステップ（１３０）、前記選択ステップ（１４０）、前記第１のサブステップ（１５０）、前記第２のサブステップ（１６０）及び前記第３のサブステップ（１７０）、
を含むことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
連続する予測時点が、一定の時間ステップによって区切られることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
Ｎが、３３に等しく、かつ前記一定の時間ステップが、２００ｍｓに等しい、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実施する、対象自動車車両（ＯＩ）上の車載運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、概して、自動車の分野に関し、より具体的には、自動車の運転支援に関する。
【背景技術】
【0002】
道路安全性を高めるために、半自律型自動車と呼ばれる特定の自動車には、部分自動化システム又は先進運転支援システム（頭字語ＡＤＡＳによって知られている）、特に運転者の代わりに車両の横方向の制御及び／又は縦方向の制御を実行するシステム、又は運転者が適時に反応することを可能にするために潜在的に危険な状況を運転者に少なくとも警告するシステムが装備されている。自動車を完全に自律的に、すなわち運転者なしにすることも実現される。
【0003】
自律型又は半自律型車両（以下、「対象車両」と呼ぶ）が危険な状況を検出し、かつ事故のリスクを回避又は低減するためにそれに応じて反応することを可能にするために、この車両の搭載運転支援システムは、他の自動車（車、トラック、オートバイ）等、車両の現在置かれた環境に存在する全ての動的物体（以下、「第三者車両」と呼ぶ）を検出することができるだけでなく、これらの第三者車両の将来の動きを予測することもできなければならない。
【0004】
記載のように、例えば、「A survey on motion prediction and risk assessment for intelligent vehicles」と題する文献（Lefevreら、Robomech Journal 2014.1:1 http://www.robometechjournal.com/content/1/1/1）では、既知の軌道予測方法は、以下の３つのタイプの動きモデルの中から選択された動きモデルに基づいている。
－物理ベースの動きモデル、
－操縦ベースの動きモデル、及び
－相互作用感知動きモデル。
－物理ベースの動きモデル、
－操縦ベースの動きモデル、及び
－相互作用感知動きモデル。
【0005】
物理ベースの動きモデルは、車両の将来の動きが物理の法則のみに依存すると考えるため、最も単純である。これらのモデルは、対象車両の車載センサの精度に大きく依存しており、第三者車両が状態（速度又は方向）を変更しないと仮定する。その結果、これらのモデルは、例えば２秒を超える長期の予測を対象とした第三者車両の軌道を確実に予測することを可能にはしない。
【0006】
操縦ベースの動きモデルは、第三者車両の運転者が実行しようとする操縦も考慮に入れるため、物理ベースの動きモデルよりも少し洗練されている。それにもかかわらず、操縦が推定される対象車両及び第三者車両は、互いに独立して移動しているとみなされ、このことが特定の道路状況の誤った解釈につながり、対象車両のリスク評価に影響を及ぼす可能性がある。
【0007】
相互作用感知動きモデルは、車両の動きが道路シーンに存在する他の車両の動きによって影響を受ける場合があるという事実を考慮しているため、現在最も進歩している。これらのモデルのほとんどは、いくつかの移動している車両間のペアワイズの依存性を考慮することを可能にする動的ベイジアンネットワークを使用する。これらのモデルは、信頼性が高くより長期的な予測を可能にするが、車両の全ての可能性があるペアに対して、車両の全ての潜在的な軌道を推定することができるようにかなりの演算時間リソースを必要とするため、対象車両にとってのリスクをリアルタイムで評価する必要性と互換性がない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0008】
【文献】Lefevreら、Robomech Journal 2014.1:1 http://www.robometechjournal.com/content/1/1/1
【発明の概要】
【0009】
本発明の１つの目的は、特に、対象車両が移動している道路シーンに存在する各車両の少なくとも１つの将来の位置を演算時間の観点から確実かつ安価に予測することを可能にする簡略化された方法を提案することによって、先行技術の制限を克服することである。
【0010】
本発明の別の目的は、この簡略化された方法を使用して、物理ベースの動きモデルを使用する方法よりも長い予測時間にわたって第三者車両の環境内を移動している複数の車両の軌道を迅速に予測することである。
【0011】
したがって、本発明の１つの主題は、
対象自動車車両上の車載運転支援システムにおいて実施される、前記対象自動車車両に対する運転支援方法であって、
－前記対象自動車車両上の前記車載運転支援システムが、多車線走行ゾーンにおいて、前記対象自動車車両の環境内に初期時点において存在する複数の第三者車両を検出する、検出ステップと、
－前記車載運転支援システムによる、前記対象自動車車両に結び付けられた第１の座標系における前記初期時点に続く第１の予測時点に対する、セット内の各車両Ｏ ｋ の第１の相対位置及び第１の相対速度の予測の第１の予測サイクルと、
を含み、前記第１の予測サイクルが、
〇前記初期時点に検出された前記第三者車両及び前記対象自動車車両を含む１セットのＫ台の車両中の各車両Ｏ ｋ の初期データを、前記車載運転支援システムのデータベースに格納するステップであって、前記初期データが、前記初期時点の前記第１の座標系における前記セット内の各車両Ｏ ｋ の現在の車線、現在の相対位置、及び現在の相対速度に関する情報を含む、ステップと、
〇前記セット内の前記Ｋ台の車両Ｏ ｋ に対して優先順位が割り当てられるソーティングステップであって、前記優先順位が、前記データベースに格納されている前記セット内の各車両Ｏ ｋ の前記相対位置及び前記車線に従って決定され、かつ前記対象自動車車両の最も遠くの前方の位置で検出された車両から始まる前記多車線走行ゾーン内で前記セット内の前記車両Ｏ ｋ が互いに追従する順序に対応する、ソーティングステップと、
〇前記優先順位で前記セット内の各車両Ｏ ｋ を選択する選択ステップと、
を含み、前記セット内の各選択された車両Ｏ＊ ｋ に対して、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ に対する一次標的車両とすることができる前記セット内の別の車両を識別する第１のサブステップと、
－前記識別された一次標的車両、前記選択された車両Ｏ＊ ｋ のみに関する情報、及び前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の現在の環境に関する情報に少なくとも基づいて、前記選択された車両Ｏ＊ ｋ によって進行中又は実行されようとしている操縦を推定する第２のサブステップと、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ について推定された前記操縦に基づいて、前記初期時点と前記第１の予測時点との間の前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の移動を推定する第３のサブステップと、
を含み、
前記第１の予測時点に対する前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の前記第１の相対位置及び前記第１の相対速度が、前記推定された移動に基づいて予測されており、
前記第１のサブステップ、前記第２のサブステップ及び前記第３のサブステップが、前記選択された車両Ｏ＊ ｋ に結び付けられた二次元座標系に変換された位置及び速度データに基づいて実行される、
運転支援方法である。
対象自動車車両上の車載運転支援システムにおいて実施される、前記対象自動車車両に対する運転支援方法であって、
－前記対象自動車車両上の前記車載運転支援システムが、多車線走行ゾーンにおいて、前記対象自動車車両の環境内に初期時点において存在する複数の第三者車両を検出する、検出ステップと、
－前記車載運転支援システムによる、前記対象自動車車両に結び付けられた第１の座標系における前記初期時点に続く第１の予測時点に対する、セット内の各車両Ｏ ｋ の第１の相対位置及び第１の相対速度の予測の第１の予測サイクルと、
を含み、前記第１の予測サイクルが、
〇前記初期時点に検出された前記第三者車両及び前記対象自動車車両を含む１セットのＫ台の車両中の各車両Ｏ ｋ の初期データを、前記車載運転支援システムのデータベースに格納するステップであって、前記初期データが、前記初期時点の前記第１の座標系における前記セット内の各車両Ｏ ｋ の現在の車線、現在の相対位置、及び現在の相対速度に関する情報を含む、ステップと、
〇前記セット内の前記Ｋ台の車両Ｏ ｋ に対して優先順位が割り当てられるソーティングステップであって、前記優先順位が、前記データベースに格納されている前記セット内の各車両Ｏ ｋ の前記相対位置及び前記車線に従って決定され、かつ前記対象自動車車両の最も遠くの前方の位置で検出された車両から始まる前記多車線走行ゾーン内で前記セット内の前記車両Ｏ ｋ が互いに追従する順序に対応する、ソーティングステップと、
〇前記優先順位で前記セット内の各車両Ｏ ｋ を選択する選択ステップと、
を含み、前記セット内の各選択された車両Ｏ＊ ｋ に対して、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ に対する一次標的車両とすることができる前記セット内の別の車両を識別する第１のサブステップと、
－前記識別された一次標的車両、前記選択された車両Ｏ＊ ｋ のみに関する情報、及び前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の現在の環境に関する情報に少なくとも基づいて、前記選択された車両Ｏ＊ ｋ によって進行中又は実行されようとしている操縦を推定する第２のサブステップと、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ について推定された前記操縦に基づいて、前記初期時点と前記第１の予測時点との間の前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の移動を推定する第３のサブステップと、
を含み、
前記第１の予測時点に対する前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の前記第１の相対位置及び前記第１の相対速度が、前記推定された移動に基づいて予測されており、
前記第１のサブステップ、前記第２のサブステップ及び前記第３のサブステップが、前記選択された車両Ｏ＊ ｋ に結び付けられた二次元座標系に変換された位置及び速度データに基づいて実行される、
運転支援方法である。
【0012】
１つの可能な実施形態では、推定された前記操縦が、可能性のある操縦の予め定義されたセットから選択される。
【0013】
１つの可能な実施形態では、選択された車両Ｏ＊
ｋ
に対する可能性のある操縦の前記予め定義されたセットが、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の現在の車線を維持すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ が左車線へ車線を変更すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ が右車線へ車線を変更すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ が前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の現在の車線で停止すること、
を含む。
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の現在の車線を維持すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ が左車線へ車線を変更すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ が右車線へ車線を変更すること、
－前記選択された車両Ｏ＊ ｋ が前記選択された車両Ｏ＊ ｋ の現在の車線で停止すること、
を含む。
【0014】
１つの可能な実施形態では、前記第１のサブステップが、前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
の前方かつ最も近くの同じ車線に位置する前記セット内の車両を検索することを含む。
【0015】
１つの可能な実施形態では、前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
のみに関する前記情報が、前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
の横方向の移動、及び／又は前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
のインジケータのうちの１つのオン若しくはオフ状態、及び／又は前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
の格納された位置の履歴を含む。
【0016】
１つの可能な実施形態では、前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
の前記現在の環境に関する前記情報が、前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
が位置する前記車線の標示線の種類、及び／又は前記選択された車両Ｏ＊
ｋ
の前記現在の車線に隣接する車線の占有状態、及び／又は前記車線に割り当てられた現在の制限速度を含む。
【0017】
１つの可能な実施形態では、前記方法が、前記車載運転支援システムによる、前記第１の座標系における前記第１の予測時点に続く第２の予測時点に対する、前記セット内の各車両Ｏ
ｋ
の第２の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝
ｋ，２
及び第２の相対速度
の予測の第２の予測サイクルを含み、前記第２の予測サイクルが、
－前記データベースを更新する第１のステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、前記セット内の各車両Ｏ ｋ について前記第１の予測サイクルで予測された前記第１の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ ｋ，１ 及び前記第１の相対速度
に置き換えられる、第１のステップ、並びに
－前記初期時点が前記第１の予測時点に置き換えられており、かつ前記第１の予測時点が前記第２の予測時点に置き換えられている前記第１の予測サイクルの、前記ソーティングステップ、前記選択ステップ、前記第１のサブステップ、前記第２のサブステップ及び前記第３のサブステップ、
を含む。
【数1】
の予測の第２の予測サイクルを含み、前記第２の予測サイクルが、
－前記データベースを更新する第１のステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、前記セット内の各車両Ｏ ｋ について前記第１の予測サイクルで予測された前記第１の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ ｋ，１ 及び前記第１の相対速度
【数2】
に置き換えられる、第１のステップ、並びに
－前記初期時点が前記第１の予測時点に置き換えられており、かつ前記第１の予測時点が前記第２の予測時点に置き換えられている前記第１の予測サイクルの、前記ソーティングステップ、前記選択ステップ、前記第１のサブステップ、前記第２のサブステップ及び前記第３のサブステップ、
を含む。
【0018】
１つの可能な実施形態では、前記方法が、２よりも大きい、連続する予測サイクルの数Ｎを含み、各ｎ番目の予測サイクルが、前記第１の座標系において、かつ先行する予測時点に続くｎ番目の予測時点に対して、前記セット内の各車両Ｏ
ｋ
のｎ番目の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝
ｋ，ｎ
及びｎ番目の相対速度
を予測することを可能にし、各ｎ番目の予測サイクルが、
－前記データベースを更新するステップであって、前記相対位置及び相対速度のデータが、前記セット内の各車両Ｏ ｋ について先行する予測サイクルで予測された相対位置及び相対速度に置き換えられる、ステップ、並びに
－前記初期時点が前記先行する予測時点に置き換えられており、かつ前記第１の予測時点が前記ｎ番目の予測時点に置き換えられている前記第１の予測サイクルの、前記ソーティングステップ、前記選択ステップ、前記第１のサブステップ、前記第２のサブステップ及び前記第３のサブステップ、
を含む。
【数3】
を予測することを可能にし、各ｎ番目の予測サイクルが、
－前記データベースを更新するステップであって、前記相対位置及び相対速度のデータが、前記セット内の各車両Ｏ ｋ について先行する予測サイクルで予測された相対位置及び相対速度に置き換えられる、ステップ、並びに
－前記初期時点が前記先行する予測時点に置き換えられており、かつ前記第１の予測時点が前記ｎ番目の予測時点に置き換えられている前記第１の予測サイクルの、前記ソーティングステップ、前記選択ステップ、前記第１のサブステップ、前記第２のサブステップ及び前記第３のサブステップ、
を含む。
【0019】
１つの可能な実施形態では、連続する予測時点が、一定の時間ステップによって区切られる。
【0020】
１つの可能な実施形態では、Ｎが、３３に等しく、かつ前記一定の時間ステップが、２００ｍｓに等しい。
【0021】
本発明の別の主題は、本発明による方法を実施する、対象自動車車両上の車載運転支援システムである。
【0022】
本発明は、添付の図面を参照して提示される以下の説明を考慮してよりよく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【発明を実施するための形態】
【0024】
具体的な概念を提示するために、ここで本発明を、図１の平面図に概略的に示す道路シーンの非限定的な例の文脈で説明する。
【0025】
この図１では、本発明による先進運転支援システム（図示せず）を有する対象車両ＯＩが、３つの車線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３を備える走行ゾーン内を移動している。他の５台の車両Ｏ１～Ｏ３及びＯ５、Ｏ６もまた、対象車両ＯＩの環境内を移動している。簡略のために、走行ゾーンは２つの車線Ｌ２、Ｌ３を有する高速道路の一部に対応し、車線Ｌ１は支線道路に対応し、全ての車両は、フランスの交通規則（左からの追い越し及び１３０ｋｍ／ｈに制限された速度）に従って、同じ方向（図１の左から右）に走行していると非限定的に仮定する。非限定的な例では、第三者車両Ｏ１、Ｏ５、及びＯ６は全て自動車であり、第三者車両Ｏ２はオートバイであり、第三者車両Ｏ３はトラックである。さらに、この例では、トラックＯ３は静止しており、第三者車両Ｏ１のブレーキ灯は、その運転者が制動しているために点灯している。対象車両の環境内に存在する第三者車両の性質は、本発明の原理に影響を及ぼさない。換言すれば、第三者車両は、従来の車両、半自律型車両、又は自律型車両のいずれかであってもよい。
【0026】
以下では、対象車両ＯＩは、
－一方では対象車両ＯＩの環境内に存在する第三者車両Ｏ１～Ｏ３及びＯ５、Ｏ６、他方では道路シーンの幾何学的形状に関する情報（特に、標示線、交通標識等）を対象車両ＯＩが検出することを可能にする、異なる性質の様々なセンサ（図示せず）（例えば、画像センサ、レーダ、ライダ）と、
－検出された情報を処理して、適切な決定（対象車両ＯＩの運転者に対する警告並びに／又は対象車両ＯＩの横方向及び縦方向の制御）を行うことを可能にするＡＤＡＳ（図示せず）と、が装備されていると仮定する。
－一方では対象車両ＯＩの環境内に存在する第三者車両Ｏ１～Ｏ３及びＯ５、Ｏ６、他方では道路シーンの幾何学的形状に関する情報（特に、標示線、交通標識等）を対象車両ＯＩが検出することを可能にする、異なる性質の様々なセンサ（図示せず）（例えば、画像センサ、レーダ、ライダ）と、
－検出された情報を処理して、適切な決定（対象車両ＯＩの運転者に対する警告並びに／又は対象車両ＯＩの横方向及び縦方向の制御）を行うことを可能にするＡＤＡＳ（図示せず）と、が装備されていると仮定する。
【0027】
本発明による完全な運転支援方法は、初期時点ｔ０に様々な第三者車両の存在を検出することと、対象車両ＯＩについて及び初期時点ｔ０にその存在が検出された全ての第三者車両について、所定の全予測期間にわたる将来の軌道（又は予測された軌道）を予測することと、で構成される。
【0028】
以下では、以下の表記が使用され、
－Ｏｋは、対象車両ＯＩ及び初期時点ｔ０に検出された全ての第三者車両を含む、１セットのＫ台の車両中の車両を表す。したがって、図１の例では、セットは合計６台の車両、すなわち検出された第三者車両Ｏ１～Ｏ３及びＯ５、Ｏ６、並びに以下の基準ＯＩ又はＯ４を交換可能に担うこととなる対象車両ＯＩを含み、
－Ｐｋ（０）は、初期検出時点ｔ０におけるＫ台の車両のセット内の車両Ｏｋと関連付けられた点を表し、この点Ｐｋ（０）は、従来の方式で、
・対象車両ＯＩ（図１を参照）に結び付けられた第１の二次元座標系における車両Ｏｋの現在の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，０（ここで、θは、第１の座標系ＯＩに対する車両Ｏｋのラジアンでの相対的な向きを表す）と、
・対象車両ＯＩに結び付けられたこの同じ第１の二次元座標系における車両Ｏｋの現在の相対速度
（ここで、
は、第１の座標系ＯＩに対する車両Ｏｋの相対的な向きの変化をラジアン／秒で表す）と、に関連付けられており、
－Ｐｋ（ｎ）は、ｔｋ＝ｔ０＋ｎΔｔ
となるような予測時点ｔｋにおける、Ｋ台の車両のセット内の車両Ｏｋについての予測された軌道の点を表し、
この点Ｐｋ（ｎ）もまた、従来の方式で、
・対象車両ＯＩに結び付けられた第１の座標系において予測時点ｔｋで予測された車両Ｏｋの相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，ｎと、
・対象車両ＯＩに結び付けられたこの同じ第１の座標系において予測時点ｔｋで予測された車両Ｏｋの相対速度
と、に関連付けられている。
－Ｏｋは、対象車両ＯＩ及び初期時点ｔ０に検出された全ての第三者車両を含む、１セットのＫ台の車両中の車両を表す。したがって、図１の例では、セットは合計６台の車両、すなわち検出された第三者車両Ｏ１～Ｏ３及びＯ５、Ｏ６、並びに以下の基準ＯＩ又はＯ４を交換可能に担うこととなる対象車両ＯＩを含み、
－Ｐｋ（０）は、初期検出時点ｔ０におけるＫ台の車両のセット内の車両Ｏｋと関連付けられた点を表し、この点Ｐｋ（０）は、従来の方式で、
・対象車両ＯＩ（図１を参照）に結び付けられた第１の二次元座標系における車両Ｏｋの現在の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，０（ここで、θは、第１の座標系ＯＩに対する車両Ｏｋのラジアンでの相対的な向きを表す）と、
・対象車両ＯＩに結び付けられたこの同じ第１の二次元座標系における車両Ｏｋの現在の相対速度
【数4】
（ここで、
【数5】
は、第１の座標系ＯＩに対する車両Ｏｋの相対的な向きの変化をラジアン／秒で表す）と、に関連付けられており、
－Ｐｋ（ｎ）は、ｔｋ＝ｔ０＋ｎΔｔ
となるような予測時点ｔｋにおける、Ｋ台の車両のセット内の車両Ｏｋについての予測された軌道の点を表し、
この点Ｐｋ（ｎ）もまた、従来の方式で、
・対象車両ＯＩに結び付けられた第１の座標系において予測時点ｔｋで予測された車両Ｏｋの相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，ｎと、
・対象車両ＯＩに結び付けられたこの同じ第１の座標系において予測時点ｔｋで予測された車両Ｏｋの相対速度
【数6】
と、に関連付けられている。
【0029】
したがって、検出された第三者車両と対象車両とを含むセットから得られた各車両Ｏｋに対する予測された軌道は、初期時点ｔ０に測定された初期点Ｐｋ（０）から開始して、ｎが１～Ｎに変化する時間ステップΔｔで連続的に推定されたＮ個の点Ｐｋ（ｎ）の連続によって形成される。
【0030】
一実施態様の一例では、時間ステップΔｔは、予測された軌道の各連続点間で一定である。例として、２００ｍｓに等しい時間ステップΔｔが選択され、かつ数Ｎが３３に等しく設定され、これにより、初期時点ｔ０から数えて７秒の合計予測時間にわたって各車両Ｏｋに対する軌道予測を行うことが可能になる。図２は、以下で詳述される本発明の原理による様々な車両Ｏｋに対する様々な予測された軌道の部分の一例を示している。例えば、車両Ｏ５に対する予測された軌道は、点Ｐ５（０）から始まる初期点と、予測時点ｔ５における点Ｐ５（５）及び予測時点ｔ１０における点Ｐ５（１０）等の一連の予測された点と、を含み、車両Ｏ６に対する予測された軌道は、点Ｐ６（０）から始まる初期点と、予測時点ｔ７における点Ｐ６（７）及び予測時点ｔ１９における点Ｐ５（１９）等の一連の予測された点と、を含む。
【0031】
図３を参照して、本発明による方法１００であって、対象車両ＯＩ（Ｏ４）上の車載システムが、各車両Ｏｋについて、点Ｐｋ（０）に基づいて第１の点Ｐｋ（１）を予測することを可能にする少なくとも１つの第１の予測サイクルを含む方法１００について説明する。
【0032】
方法１００は、初期検出ステップ１１０を含み、この初期検出ステップ１１０の間に、対象自動車車両ＯＩ上の車載システムは、多車線走行ゾーンにおいて、初期時点ｔ０に対象自動車車両ＯＩの環境内に存在する複数の第三者車両を検出する。したがって、図１及び図２の例では、対象車両ＯＩ上の車載システムは、初期時点ｔ０において、第三者車両Ｏ１～Ｏ３、Ｏ５、及びＯ６の存在を検出すると仮定する。
【0033】
上記の表記に従って、この第１の予測サイクルの目的は、対象車両ＯＩ上の車載システムが、第１の点Ｐｋ（１）に関連付けられたパラメータ、すなわち、対象車両に関連付けられた座標系において、かつ初期時点ｔ０に続く第１の予測時点ｔ１に対して、各車両Ｏｋの第１の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，１及び第１の相対速度
を予測することを可能にすることである。
【数7】
を予測することを可能にすることである。
【0034】
この目的のために、第１の予測サイクルは、初期時点ｔ０に検出された第三者車両及び対象車両ＯＩを含む１セットのＫ台の車両中の各車両Ｏｋの初期データを、車載システムのデータベースに格納するステップ１２０から始まる。初期データは、
－一方における、各初期点Ｐｋ（０）に関連付けられた上記のパラメータであって、すなわち、初期時点ｔ０におけるセット内の各車両Ｏｋの現在の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，０及び現在の相対速度
であり、かつ対象車両ＯＩに結び付けられた第１の座標系で表された、パラメータ、並びに
－他方における、対象車両ＯＩ上の車載システムによって推定されたものとしての初期時点ｔ０における各車両Ｏｋの現在の車線（例えば、対象車両ＯＩの中心と各車線Ｌ１、Ｌ２、及びＬ３の中心との間で計算されたＹ軸に沿った横方向距離が最小である車線を識別することで構成される従来の推定）を含む。
－一方における、各初期点Ｐｋ（０）に関連付けられた上記のパラメータであって、すなわち、初期時点ｔ０におけるセット内の各車両Ｏｋの現在の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，０及び現在の相対速度
【数8】
であり、かつ対象車両ＯＩに結び付けられた第１の座標系で表された、パラメータ、並びに
－他方における、対象車両ＯＩ上の車載システムによって推定されたものとしての初期時点ｔ０における各車両Ｏｋの現在の車線（例えば、対象車両ＯＩの中心と各車線Ｌ１、Ｌ２、及びＬ３の中心との間で計算されたＹ軸に沿った横方向距離が最小である車線を識別することで構成される従来の推定）を含む。
【0035】
【0036】
本発明の重要な特徴によれば、第１の予測サイクルは、セット内のＫ台の車両Ｏｋ対して優先順位が割り当てられるソーティングステップ１３０に続き、優先順位は、データベースに格納されているセット内の各車両Ｏｋの位置及び車線に従って決定され、かつ対象車両ＯＩの最も遠くの前方の位置で検出された車両から始まる走行ゾーン内でセット内の車両Ｏｋが互いに追従する順序に対応する。図１及び図２に例として提示されている道路シーンの場合、各車両の後部に置かれた数字によって示すように、トラックＯ３が考慮すべき第１の車両として現れ、オートバイＯ２、次いで車両Ｏ１、対象車両Ｏ４、車両Ｏ５、最後に車両Ｏ６が続く。
【0037】
【0038】
第１の予測サイクルは、対象車両の車載システムによってセット内の車両Ｏｋの各々（対象車両ＯＩを含む）に対して実行される個別の予測処理に続く。より具体的には、対象車両ＯＩ上の車載システムは、ステップ１３０で割り当てた優先順位で各車両Ｏｋを選択する（ステップ１４０）。優先順位順に選択された各車両は、その後Ｏｋ＊と示される。したがって、図１及び図２に示す道路シーンの例では、個別の予測処理が最初にトラックＯ３に対応する選択された車両Ｏ３＊に対して実行され、次にオートバイＯ２に対応する選択された車両Ｏ２＊に対して実行され、以下同様に、車両Ｏ６に対応する表２から最後の車両Ｏ６＊が選択されるまで実行される。
【0039】
各選択された車両Ｏｋ＊に対して実行される個別の処理は、本質的に以下のサブステップを含み、以下でより詳細に説明する。
－選択された車両Ｏ＊ｋに対する一次標的車両とすることができる該セット内の別の車両を識別するサブステップ１５０、
－サブステップ１５０で識別された一次標的車両、選択された車両Ｏ＊ｋのみに関する情報、及び選択された車両Ｏ＊ｋの現在の環境に関する情報に少なくとも基づいて、選択された車両Ｏ＊ｋによって進行中又は実行されようとしている操縦を推定するサブステップ１６０、並びに
－選択された車両Ｏ＊ｋについてサブステップ１６０で推定された操縦に基づいて、初期時点ｔ０と第１の予測時点ｔ１との間の選択された車両Ｏ＊ｋの移動を推定するサブステップ１７０。
－選択された車両Ｏ＊ｋに対する一次標的車両とすることができる該セット内の別の車両を識別するサブステップ１５０、
－サブステップ１５０で識別された一次標的車両、選択された車両Ｏ＊ｋのみに関する情報、及び選択された車両Ｏ＊ｋの現在の環境に関する情報に少なくとも基づいて、選択された車両Ｏ＊ｋによって進行中又は実行されようとしている操縦を推定するサブステップ１６０、並びに
－選択された車両Ｏ＊ｋについてサブステップ１６０で推定された操縦に基づいて、初期時点ｔ０と第１の予測時点ｔ１との間の選択された車両Ｏ＊ｋの移動を推定するサブステップ１７０。
【0040】
計算を簡略化するために、サブステップ１５０、１６０、及び１７０は、対象車両ＯＩに結び付けられた第１の座標系で表されたデータ（処理が選択された車両である車両ＯＩに関する場合を除く）ではなく、選択された車両Ｏ＊ｋに結び付けられた二次元座標系に変換されたデータに基づいて実行されることが好ましい。したがって、全ての予測処理は、対象車両ＯＩ上の車載システムが実際に選択された車両Ｏ＊ｋに搭載されているかのように実行される。したがって、システムは、選択された車両Ｏ＊ｋに関連する各予測処理について、並べ替えられた初期データベースに格納された全てのデータを選択された車両Ｏ＊ｋに関連付けられた座標系に事前に（回転及び並進によって）変換し、かつこの情報を選択された車両Ｏ＊ｋを表示する一時データベースに格納しなければならない。
【0041】
例として、以下の表３は、サブステップ１５０～１７０による処理に対して選択された車両Ｏ＊ｋがトラックＯ３（優先順位に従った第１の処理）に対応するときに取得された一時データベースを提示しており、以下の表４は、サブステップ１５０～１７０による処理に対して選択された車両Ｏ＊ｋが車両Ｏ３（優先順位に従った第２の処理）に対応するときに取得された一時データベースを提示している。
【表3】
【表4】
【0042】
上記の表３及び表４において、
－｛Ｘ；Ｙ；θ｝＊ｋ，０は、選択された車両Ｏ＊ｋに結び付けられた二次元座標系に変換された後の各車両Ｏｋの現在の相対位置を表し、
－
は、対象車両Ｏ＊ｋに結び付けられた二次元座標系に変換された後の各車両Ｏｋの現在の相対速度を表す。
－｛Ｘ；Ｙ；θ｝＊ｋ，０は、選択された車両Ｏ＊ｋに結び付けられた二次元座標系に変換された後の各車両Ｏｋの現在の相対位置を表し、
－
【数9】
は、対象車両Ｏ＊ｋに結び付けられた二次元座標系に変換された後の各車両Ｏｋの現在の相対速度を表す。
【0043】
選択された車両を表示する一時データベースに格納された、変換された情報に基づいて、車載システムは、Ｋ台の車両のセット内に選択された車両Ｏ＊ｋに対する一次標的が存在するかどうかを識別することができることとなる（上述のサブステップ１５０）。そのような潜在的な一次標的は、従来の方式で、選択された車両Ｏ＊ｋを表示する一時データベースに格納された変換された情報に従って、選択された車両Ｏ＊ｋの前方かつ最も近くの同じ車線に位置するセット内の車両を検索することによって、対象車両の車載システムによって識別される。この検索は、従来の方式で、選択された車両Ｏ＊ｋとの衝突までの推定時間（すなわちＴＴＣ）が最も短い車両を検索することによって実行される。
【0044】
図１及び図２に示す道路シーンの例では、トラックＯ３、オートバイＯ２、又は車両Ｏ６に対応する選択された車両に対して実行されるサブステップ１５０の間、これらの車両のすぐ前方かつ同じ車線には車両が位置していないため、一次標的は検出されないこととなる。一方、サブステップ１５０の終わりに検出されこととなる一次標的は、
－処理のために選択された車両が車両Ｏ１に対応する場合のトラックＯ３、
－処理のために選択された車両が対象車両Ｏ４に対応する場合の車両Ｏ１、及び
－処理のために選択された車両が対象車両Ｏ５に対応する場合のオートバイＯ２、である。
－処理のために選択された車両が車両Ｏ１に対応する場合のトラックＯ３、
－処理のために選択された車両が対象車両Ｏ４に対応する場合の車両Ｏ１、及び
－処理のために選択された車両が対象車両Ｏ５に対応する場合のオートバイＯ２、である。
【0045】
次いで、車載システムは、特に以下を使用して、選択された車両Ｏ＊ｋによって進行中又は実行されようとしている操縦を推定することができることとなる（上述のサブステップ１６０）。
－選択された車両Ｏ＊ｋに対する前のサブステップ１５０で識別された一次標的（又は一次標的の不在）、
－選択された車両Ｏ＊ｋのみに関する情報、例えば、
・その横方向の移動、及び／又は
・そのインジケータのうちの１つのオン若しくはオフ状態、及び／又は
・その格納された位置の履歴、
－選択された車両Ｏ＊ｋの現在の環境に関する情報、例えば、
・選択された車両Ｏ＊ｋが位置する車線の標示線の種類（点線若しくは実線）、及び／又は
・選択された車両Ｏ＊ｋの現在の車線に隣接する車線の占有状態、及び／又は
・車線に割り当てられた現在の制限速度（例えば、ＧＰＳシステム若しくは車載システムに予め記録されたデジタル地図に由来する、又は対象車両上の車載カメラによって取り込まれた交通標識の画像から抽出される）。
－選択された車両Ｏ＊ｋに対する前のサブステップ１５０で識別された一次標的（又は一次標的の不在）、
－選択された車両Ｏ＊ｋのみに関する情報、例えば、
・その横方向の移動、及び／又は
・そのインジケータのうちの１つのオン若しくはオフ状態、及び／又は
・その格納された位置の履歴、
－選択された車両Ｏ＊ｋの現在の環境に関する情報、例えば、
・選択された車両Ｏ＊ｋが位置する車線の標示線の種類（点線若しくは実線）、及び／又は
・選択された車両Ｏ＊ｋの現在の車線に隣接する車線の占有状態、及び／又は
・車線に割り当てられた現在の制限速度（例えば、ＧＰＳシステム若しくは車載システムに予め記録されたデジタル地図に由来する、又は対象車両上の車載カメラによって取り込まれた交通標識の画像から抽出される）。
【0046】
選択された車両Ｏ＊ｋに対して予測される操縦は、好ましくは、例えば、以下のような可能性のある操縦の予め定義されたセットの一部を形成する。
－ＫＬｋ、すなわちその現在の車線を維持：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線を運転し続ける、
－ＬＬＣｋ、すなわち左車線への車線変更：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線の左の隣接車線に移動することとなる、
－ＲＬＣｋ、すなわち右車線への車線変更：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線の右の隣接車線に移動することとなる、
－Ｓｋ、すなわち現在の車線で停止：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線で停止することとなる。
－ＫＬｋ、すなわちその現在の車線を維持：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線を運転し続ける、
－ＬＬＣｋ、すなわち左車線への車線変更：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線の左の隣接車線に移動することとなる、
－ＲＬＣｋ、すなわち右車線への車線変更：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線の右の隣接車線に移動することとなる、
－Ｓｋ、すなわち現在の車線で停止：選択された車両Ｏ＊ｋは、その現在の走行車線で停止することとなる。
【0047】
前述の操縦は限定的ではない。本発明の範囲から逸脱することなく、他の道路構成（例えば、環状交差点又は交差点への到達）に対してより適した他の操縦が想定され得る。
【0048】
以下の表５は、特に、サブステップ１６０の終わりにおける、予測時点ｔ１に対する図１及び図２に示す道路シーンにおける様々な車両について取得された一次標的、予測される操縦、現在の車線、及び目標車線を提示している。
【表5】
【0049】
次いで、車載システムは、選択された車両Ｏ＊ｋの座標系において、一次標的（又は一次標的の不在）及び選択された車両Ｏ＊ｋについての推定された操縦に基づいて、初期時点ｔ０と第１の予測時点ｔ１との間の選択された車両Ｏ＊ｋの位置及び速度の観点から予測される移動を推定し得る（サブステップ１７０）。以下の表６は、優先順位に従って、選択されたセット内の全ての車両に対して前述の予測処理が順番に実行された場合のこのように推定された移動の一例を提示している。
【表6】
【0050】
次いで、前述の結果は、対象車両ＯＩに結び付けられた座標系で表されるために再び変換され（並進及び回転）、その結果、計算された移動に基づいて、各車両の予測時点ｔ１に対する予測される位置及び速度を提示することが可能であり（ステップ１８０、図３）、この位置及びこの速度は、対象車両ＯＩの座標系で表現される。例えば、トラックＯ３の場合、点Ｐ３（１）に関連する、第１の予測サイクルの終わりに取得される相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝３，１及び速度
は、以下の計算に由来する。
【数10】
は、以下の計算に由来する。
【数11】
【数12】
【数13】
【0051】
上記の第１の予測サイクルと同様の第２の予測サイクル（図示せず）は、第１の時点ｔ１から時間ステップΔｔだけ離れた第２の予測時点ｔ２においてセット内のＫ台の車両の各々によって占有される点Ｐｋ（２）を予測するために、すなわち、該第１の座標系において、かつ第２の予測時点に対して、該セット内の各車両Ｏｋの第２の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，２及び第２の相対速度
を推定するために、対象車両ＯＩ上の車載システムによって実行され得る。この目的のために、第２の予測サイクルは、
－データベースを更新する第１のステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、セット内の各車両Ｏｋについて第１の予測サイクルで予測された第１の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，１及び第１の相対速度
に置き換えられる、第１のステップと、
－初期時点ｔ０が第１の予測時点ｔ１に置き換えられており、かつ第１の予測時点ｔ１が第２の予測時点ｔ２に置き換えられている第１の予測サイクルの、ソーティングステップ１３０、選択ステップ１４０、及びサブステップ１５０～１７０と、
を含む。
【数14】
を推定するために、対象車両ＯＩ上の車載システムによって実行され得る。この目的のために、第２の予測サイクルは、
－データベースを更新する第１のステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、セット内の各車両Ｏｋについて第１の予測サイクルで予測された第１の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，１及び第１の相対速度
【数15】
に置き換えられる、第１のステップと、
－初期時点ｔ０が第１の予測時点ｔ１に置き換えられており、かつ第１の予測時点ｔ１が第２の予測時点ｔ２に置き換えられている第１の予測サイクルの、ソーティングステップ１３０、選択ステップ１４０、及びサブステップ１５０～１７０と、
を含む。
【0052】
前述の原理を一般化することにより、２よりも大きい、連続する予測サイクルの数Ｎを有する方法を完了するための提供が行われてもよく、各ｎ番目の予測サイクルは、対象車両に結び付けられた第１の座標系において、かつ先行する予測時点ｔｎ－１に続くｎ番目の予測時点ｔｎに対して、初期セット内の各車両Ｏｋのｎ番目の相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，ｎ及びｎ番目の相対速度
を予測することを可能にし、さらにｎ番目の予測サイクルごとに、
－データベースを更新するステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、セット内の各車両Ｏｋについて先行する予測サイクルで予測された相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，ｎ－１及び相対速度
に置き換えられる、ステップと、
－初期時点ｔ０が先行する予測時点ｔｎ－１に置き換えられており、かつ第１の予測時点がｎ番目の予測時点ｔｎに置き換えられている第１の予測サイクルの、ソーティングステップ１３０、選択ステップ１４０、及びサブステップ１５０～１７０と、
を含む。
【数16】
を予測することを可能にし、さらにｎ番目の予測サイクルごとに、
－データベースを更新するステップであって、初期相対位置及び相対速度のデータが、セット内の各車両Ｏｋについて先行する予測サイクルで予測された相対位置｛Ｘ；Ｙ；θ｝ｋ，ｎ－１及び相対速度
【数17】
に置き換えられる、ステップと、
－初期時点ｔ０が先行する予測時点ｔｎ－１に置き換えられており、かつ第１の予測時点がｎ番目の予測時点ｔｎに置き換えられている第１の予測サイクルの、ソーティングステップ１３０、選択ステップ１４０、及びサブステップ１５０～１７０と、
を含む。
【図1】
【図2】
【図3】
